[发明专利]一种基于交叉验证非正交多址系统多用户检测方法

说明书

本发明属于无线通信信号检测技术领域，涉及一种基于交叉验证非正交多址系统多用户检测方法。本发明的方法通过抽取部分接收数据，将其作为判断稀疏度是否估计准确的依据来实现稀疏度更为精确地估计。由于各个用户的扩频序列由伪随机高斯序列组成，具有高度的不相关性，因此在保证用于恢复信号数据足够的情况下，可以在抽取少量的数据保证信号的成功恢复；而同时由于这种高度的不相关性，各个用于的扩频序列在用于恢复数据时的权重是等价的，因此，可以任意保留用来恢复信号的数据，只要保证其数据量足够的前提条件即可。本发明在对数据恢复影响不大的同时，大大提高了用户活跃度估计的精确度，能够极大的提高检测算法的SER性能。

技术领域

本发明属于无线通信信号检测技术领域，涉及一种基于交叉验证非正交多址系统多用户检测方法。

背景技术

大规模机器通信是未来5G的核心应用场景之一，它有着小包传输、海量连接、低时延接入、低功耗等特点。现有的多址技术已难以满足大规模机器通信海量连接和高扩展性等要求，非正交多址技术被认为是一种更合适的解决方案；同时，大规模机器通信的上行链路普遍存在零星通信的特点，即，在某一个时刻接入基站的用户数要远小于总用户数。由于大规模机器通信的这种海量连接和稀疏接入的特点，传统的信令调度方案不仅不能够满足低时延的通信要求，而且显得尤为冗余。正是基于此原因，在《Joint User Activity andData Detection Based on Structured Compressive Sensing for NOMA》(IEEEComm.Letters,2016年第20卷第7期：1473-1476，作者：王碧钗，戴凌龙，Talha Mir)一文中研究了一种用户在一帧内与基站保持通信或者一直维持静默状态的情形，并将压缩感知的方法引入到多用户检测中，实现了用户活跃度(即，一帧内用户是维持通信状态还是静默状态)和发送数据(针对活跃用户)的联合检测，免除了信令的开销。该文献中研究的大规模机器通信模型如附图1所示，活跃用户为在一帧时间内与基站保持通信的用户，非活跃用户为在此期间保持静默的用户，并且其数量远大于在某一帧内保持活跃的用户，这种特点被称为结构化稀疏。在无须信令交换的免调度通信系统中，基站不仅需要检测出哪些用户活跃，而且要检测活跃用户发送的数据。为了解决大规模机器通信海量连接带来的挑战，本发明采用了非正交多址技术，使用的传输资源数要小于实际的用户数，具体为过载的CDMA(CodeDivision Multiple Access，码分多址接入)技术。

针对传统的压缩感知恢复算法ISD(Iterative Support Detection，迭代支撑集检测)，提出了一种可用于上述结构化稀疏信号恢复的算法SISD(Structured IterativeSupport Detection，结构化的迭代支撑集检测)，具体包括以下步骤：

步骤1、初始化：迭代开始之前，初始化估计的支撑集(即，活跃用户序号的集合)为空集：I⁽⁰⁾表示初始估计的支撑集。同时，初始化迭代次数i＝0；

步骤2、迭代开始，计算第i次迭代得到的支撑集估计I⁽ⁱ⁾的补集T⁽ⁱ⁾：T⁽ⁱ⁾＝{1,2,…,K}\I⁽ⁱ⁾，K为总用户数；

步骤3、根据下述最优化问题，逐个时隙地更新恢复的信号：使得下列方程得到满足其中为第i次迭代对第j个时隙(一帧内共J个连续的时隙)传输信号的估计，为中下标为集合T⁽ⁱ⁾中元素的子向量，ρ⁽ⁱ⁾>0为程序选取的合适的常数，为等价信道系数矩阵(N为扩频序列的长度，K为上述提及的总用户数)，为第j个时隙接收到的数据，为对第j个时隙对加性高斯噪声的估计，||·||₁和||·||₂分为为向量的1-范数和2-范数；

步骤4、将估计的全部J个时隙传输信号的绝对值加起来得到其中为第k个用户传输的数据，